索引策略选择与调优：不同的ANN算法（如HNSW、IVF_FLAT、DiskANN等）在召回率、查询速度、内存占用和构建时间上各有权衡。企业需要根据实际场景（例如，是追求极致的召回率还是毫秒级响应，数据量有多大）选择最合适的索引类型，并进行细致的参数调优。
硬件资源配置：向量数据库是计算密集型和内存密集型应用。合理配置CPU、内存和存储资源，特别是使用高性能的SSD存储，对提升查询性能至关重要。对于大规模场景，可能需要利用GPU加速向量计算。
分布式架构与集群管理：对于海量数据，单机向量数据库无法 乌干达电话号码图书馆 满足需求。分布式架构是必然选择，需要考虑数据分片（Sharding）、负载均衡（Load Balancing）、高可用（High Availability）以及容灾备份机制。
批查询与并发优化：优化查询的批处理能力，减少网络往返次数。同时，针对高并发场景，需要优化内部锁机制和线程模型，确保查询的稳定性和吞吐量。
混合查询优化：如果需要频繁进行向量相似性搜索与元数据过滤的混合查询，数据库的优化器需要能够智能地选择执行顺序，以达到最佳性能（例如，是先过滤再搜索，还是先搜索再过滤）。